과도한 파일 입출력이 요구되는 병렬파일 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요소로서 캐슁과 선반입을 들 수 있다. 본 논문은 캐쉬의 크기에 비해 상대적으로 큰 파일을 요청하는 경우에 시스템 성능에 막대한 영향을 미치는 선반입에 대해서 선반입할 데이터를 결정하는 알고리즘으로 테이블 비교법을 제안하고, 이와 더불어 예측된 데이터의 선반입 여부와 선반입 시기를 결정하는 경우 현재의 가용 입출력 대역폭을 고려하는 기법을 제안한다. 제안하는 선반입 알고리즘을 시뮬레이션을 통하여 기타 선반입 알고리즘과 비교해 본 결과 파일 시스템 성능이 향상되었음을 보여준다.
디스크 I/O 성능 개선을 위한 여러 캐슁과 선반입 알고리즘이 연구되어져 왔다. 선반입 알고리즘은 디스크 접근 횟수를 줄임으로써 시스템의 프로세싱 시간을 줄여준다. 이는 선반입 기법을 통해 응용 프로그램이 실제로 데이터 블록을 요청하기 전에 시스템이 데이터 블록을 읽도록 하기 때문이다. 이 논문은 OBA 선반입 기법의 확장판인 E-OBA 선반입 기법을 제안한다. 제안된 방법은 디스크 대역폭의 여유가 허락된다면 연속적으로 데이터 블록을 선반입 하여 시스템 프로세싱 시간을 줄인다. 그리고 기존의 캐슁되어 있는 데이터 블록을 보호하기 위해 선반입 하는 데이터 블록의 개수를 제한한다. 특별히, 제안된 선반입 정책은 순차적으로 접근되는 큰 파일에 대해서 시스템 성능을 개선시킨다.
본 논문은 선반입에 기반한 디스크 버퍼 관리 알고리즘인 $W^2R$ 알고리즘을 제안한다. $W^2R$알고리즘은 어떤 블록을, 언제 선반입할 것인가를 결정하기 위한 복잡한 선반입 정책 대신, LRU-OBL 알고리즘의 접근 방법을 따라 현재 참조되는 블록의 논리적 다음 블록을 선반입한다. LRU-OBL 알고리즘과의 기본적인 차이점은 $W^2R$ 알고리즘은 버퍼를 논리적으로 두개의 공간, 즉, Weighing Room과 Waiting Room으로 분할한다는 것이다. 참조되는 플록은 Weighing Room에 반입되고 선반입되는 논리적 다음 블록은 Waiting Room에 저장된다. 이렇게 함으로써, 무조건으로 참조되는 블록의 논리적 다음 블록을 선반입하는 LRU-OBL 정책의 단점을 해결한다. 구체적으로, 선반입되었으나 결코 참조되지 않을, 흑은 실제로 참조된다고 할지라도 교체될 블록보다 더 나중에 참조될 블록들을 위해 재 참조될 가능성이 있는 블록들 을 교체하는 문제점들을 해결한다. $W^2R$ 알고리즘은 트레이스 기반 시뮬레이션을 통해 버퍼 캐쉬 적중률을 측정한 결과 2Q 알고리즘에 비해서는 최고 23.19 %, LRU-OBL 알고리즘에 비해서는 최고 10.25 % 의 성능향상을 나타낸다.
과도한 파일 입출력이 요구되는 병렬파일 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요소로서 캐슁과 선반입을 들 수 있다. 본 논문은 캐쉬의 크기에 비해 상대적으로 근 파일을 요청하는 경우에 시스템 성능에 막대한 영향을 미치는 선반입에 대해서 선반입할 데이터를 결정하는 알고리즘으로 테이블 비교법을 제안하고, 이와 더불어 예측된 데이터의 선반입 여부와 선반입 시기를 결정하는 경우 현재의 가용 입출력 대역폭을 고려하는 기법을 제안한다. 제안하는 선반입 알고리즘은 실제 병렬파일시스템에 구현되었으며, 파일시스템 성능향상에 크게 기여하였다.
디스크 I/O성능 개선을 위한 여러 선반입 알고리즘이 연구되어져 왔다. 선반입 알고리즘은 디스크 접근 횟수를 줄임으로써 병렬파일시스템의 I/O성능을 높여준다. 본 논문에서는 OBA 선반입 기법의 확장 버전인 AMBA 선반입 기법을 제안한다. AMBA 선반입 기법은 현재 사용되고 있는 다음 블록 하나만 선반입하는 것이 아니라, 디스크의 대역폭이 충분하다면 여러 파일 블록을 연속해서 선반입 하는 방법이다. 이는 응용프로그램에서의 데이터 요청이 빈번해도 이전에 연속해서 선반입한 파일 블록에 의해 선반입 효과를 기대할 수 있다. 그리고 버퍼캐쉬 영역 내에 선반입된 파일 블록의 수를 제한함으로써 버퍼캐쉬의 효율성을 높여준다. 제안된 선반입 기법은 리눅스 운영체제 기반의 사용자 수준의 파일 시스템에서 구현하고 실험하였다. 실험 결과 제안된 AMBA 선반입 기법은 순차적으로 접근되는 큰 파일에 대해서는 기존 시스템에 비해 30∼40%의 성능을 개선해준다.
최근 이동 컴퓨팅 환경에서 위치 기반 서비스를 지원하는 다양한 응용이 증가하고 있다. 본 논문은 이동 컴퓨팅 환경에서 대량의 공간 데이타베이스를 기반으로 효율적인 정보 서비스를 제공하기 위한 새로운 연관성 기반 선반입 알고리즘인 STAP을 제안한다. STAP은 이동 환경에서의 위치 기반 질의가 갖는 시-공간적 연관성을 이용한다. 또한 사용자의 이동 특성과 공간 데이타의 중요도를 함께 고려한다. STAP은 기존의 캐쉬 정책에서 고려하지 못했던 서비스 사이의 연관성이라는 새로운 측면을 고려함으로써 캐쉬 정책의 차원을 한 단계 높이는 계기가 되었다. 또한 성능 평가를 통하여 제안된 선반입 알고리즘의 효율성을 입증하였다.
VBR로 압축된 멀티미디어 데이터는 비트 변화율이 매우 큰 편차로 변하기 때문에 자원 예약 관리가 매우 힘들다. 따라서 VOD 서버는 MPEG데이터의 참조 패턴을 오프라인으로 분석한 메타 테이블을 근거로 과부하구간에서 미리 선반입하여 시스템 활용율을 높이는 선반입 기법을 사용한다. 이러한 선반입 기법을 과부하구간에서도 상영실패는 발생하지 않으나, 선반입 임계슬롯이 증가함으로써 버퍼 점유량이 증가하여 버퍼의 최소 적재시간과 적재비용을 유지할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 선반입 구간을 고정적으로 사용하여, 과부하 구간에서도 적재비용과 적재시간을 일정한 범위 이하로 유지하면서 시스템 자원의 활용율을 높이는 방법을 제안한다. 그리고 선반입 구간을 고정시킴으로써 발생하는 상영 실패는 Drop 모듈을 사용하여 GOP내의 B프레임에 한정하며, 미디어의 질 저하를 전체 사용자에게 고르게 분산시키는 방법을 제안한다.
정보 공유를 위한 거대한 정보 시스템인 월드 와이드 웹의 폭발적인 증가는 기존 네트워크의 트래픽을 유발시키고 서버의 부하를 가져오는 가장 큰 원이니 되고 있다. 많은 요청으로 인하여 원활한 서비스를 제공하기 어렵고, 또한 만족할만한 응답시간을 보장받지 못하고 있다. 이러한 병목현상의 해결방안으로 주목받고 있는 것이 웹 캐시이다. 본 논문에서는 웹 캐싱기법의 기본적인 기술 측면과 다양한 캐싱기법들을 분석해 보고, 보다 효율적인 캐시 시스템을 구현하기 위한 캐시 시스템을 제안한다. 동일한 네티워크 내에서 일정 수준 이상의 접속 회수를 보여주는 웹 객체를 우선적으로 선반입 하는 사용자 액세스 패턴을 이용한 캐시 시스템을 구현하여 본다. 또한 동일한 네트워크 내에서 일반적인 캐싱 알고리즘을 채용한 캐시와 실험 결과를 비교하여 평가한다.
본 논문에서는 iSCSI 기반 IP 스토리지를 이용하여 IPTV Set-Top-Box에서 PVR 재생 및 저장에 적합한 네트워크 스토리지 구조를 제안한다. 제안된 네트워크 스토리지는 멀티미디어 재생 성능 향상 및 효율적인 데이터 관리를 위하여 Content-aware 선반입, 스토리지 형상 관리 기법을 제안하고 DES 알고리즘을 기반으로 사용자인증이 가능 하도록 설계하였다. 제안된 네트워크 스토리지를 SMP8634기반 임베디드 보드에서 리눅스 2.6.15, 100Mbps Ethernet 환경에서 성능을 평가한 결과 HD급 영상을 충분히 재생할 수 있음을 확인하였다.
플래시 메모리는 하드 디스크에 비해 크기가 작고 물리적 충격에 강하며 전력 소모가 적은 점 등 많은 장점을 가지고 있지만 아직까지 단위 공간당 가격이 높아 하드 디스크를 전면 대체하기는 어려운 실정이다. 최근 노트북 컴퓨터 동 일부 모바일 장치에서는 하드 디스크와 플래시 메모리를 함께 사용하여 두 매체의 장점을 극대화하려는 시도가 이루어지고 있다. 하지만 기존 운영체제는 이기종 저장 장치 환경이 아닌 단일 저장 장치 환경에 최적화되어 이러한 장점을 충분히 살리지 못하고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 세 가지 기법을 이용하는 새로운 버퍼 캐시 관리 기법을 제안한다. 첫째, 입출력 접근 패턴을 탐지하고 블록의 저장 위치 별 성능 특성을 분석한 후 동적 한계 효용에 근거하여 버퍼 캐시 공간을 할당한다. 둘째, 입출력 접근 패턴과 저장 장치 특성에 따라서 선택적으로 선반입 기법을 적용한다. 셋째, 버퍼 캐시에서 저장 장치로 쫓겨날 때 해당 블록의 접근 패턴에 따라 하드 디스크와 플래시 메모리 중 더 적합한 매체를 결정하고 그 매체에 블록이 저장되도록 한다. 제안하는 기법들을 트레이스 기반 시뮬레이션으로 검증한 결과 기존 기법에 비해 버퍼 캐시 적중률은 29.9%, 총 실행시간은 49.5% 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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